根据股票形态编程主要涉及以下几个步骤：
数据获取和处理
获取股票市场的K线数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等。
将这些数据转化为适合编程分析的格式，例如Pandas DataFrame。
K线形态识别
通过编程分析识别各种K线形态，如阳线、阴线、十字星、吊颈线等。
这些形态对市场趋势和价格走势有一定的指示作用。
K线重叠模式分析
根据多个K线的形态，判断是否存在重叠模式。
重叠模式是指多个K线的形态在价格区间上有部分重叠，形成一定的图形，如头肩顶、头肩底、双顶、双底等。
趋势判断和价格走势预测
根据K线重叠模式的分析结果，判断市场的趋势，是上升趋势、下降趋势还是震荡趋势。
通过对重叠模式的分析，预测价格的走势，判断是否存在反转信号或延续信号。
编程实现和可视化展示
将以上分析方法通过编程实现，可以使用各种编程语言和工具，如Python、R语言、MATLAB等。
通过可视化展示，将分析结果以图表的形式展示出来，更直观地观察市场趋势和价格走势。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
示例数据
data = {
'Date': pd.date_range（start='1/1/2020', periods=100）,
'Open': pd.random.rand（100）,
'High': pd.random.rand（100）,
'Low': pd.random.rand（100）,
'Close': pd.random.rand（100）
}
df = pd.DataFrame（data）
计算移动均线
df['MA5'] = df['Close'].rolling（window=5）.mean（）
df['MA10'] = df['Close'].rolling（window=10）.mean（）
df['MA20'] = df['Close'].rolling（window=20）.mean（）
形态识别和可视化
fig, ax = plt.subplots（）
ax.plot（df['Date'], df['Close'], label='Close Price'）
ax.plot（df['Date'], df['MA5'], label='MA5'）
ax.plot（df['Date'], df['MA10'], label='MA10'）
ax.plot（df['Date'], df['MA20'], label='MA20'）
标记形态
for i in range（1, len（df））:
if df.iloc[i]['Close'] > df.iloc[i-1]['Close'] and df.iloc[i]['Close'] > df.iloc[i+1]['Close']:
ax.scatter（df.iloc[i]['Date'], df.iloc[i]['Close'], color='green', label='Bullish Cross'）
elif df.iloc[i]['Close'] < df.iloc[i-1]['Close'] and df.iloc[i]['Close'] < df.iloc[i+1]['Close']:
ax.scatter（df.iloc[i]['Date'], df.iloc[i]['Close'], color='red', label='Bearish Cross'）
ax.set_xlabel（'Date'）
ax.set_ylabel（'Close Price'）
ax.legend（）
plt.show（）
```
这个示例展示了如何获取数据、计算移动均线，并通过简单的形态识别（如股价上穿其5日、10日、20日移动均线）来可视化股票形态。实际应用中，你可能需要更复杂的形态识别算法和更多的技术指标来提高选股策略的准确性。